一种应用于旅行商问题的莱维飞行转移规则蚁群优化算法

针对旅行商问题(TSP)提出了一种基于莱维飞行转移规则的蚁群优化算法。该算法结合了基于莱维飞行和蚁群系统算法(ant colony system,ACS)的转移规则,形成了一种动态权重的混合转移规则,该策略能够有效地帮助算法跳出局部最优,增强全局搜索能力。此外,随机多路径优化3-opt策略通过随机抽取部分路径与当前最优路径组合,增加算法的多样性。当算法陷入停滞时,采用信息素平均随机重置策略重置路径上的信息素浓度,有助于算法跳出局部最优。实验结果显示,所提算法在处理多个不同规模的TSP实例时,与最优解的误差保持在3%以内,证明了该算法在TSP中具备出色的收敛性和避免陷入局部最优解的能力。

求解动态旅行商问题的蚁群优化算法新策略

动态旅行商问题是标准旅行商问题的一个扩展,由于其现实应用广泛,吸引了大量研究者的兴趣。蚁群优化算法可以转化历史环境信息,天然具有适应动态改变的能力,可以解决动态旅行商问题。使用蚁群优化算法解决优化问题时,算法探索能力和利用能力的权衡是一个关键问题。传统的思路是在搜索前期侧重探索能力,使蚁群充分获取搜索空间的信息,随着搜索过程的进行逐渐增强利用能力,使蚁群逐渐收敛。然而,以上思路不利于在动态场景中快速获得质量较高的解。针对动态旅行商问题,提出了一种新的探索-利用权衡策略,在环境变化后,首先使用模拟退火算法增强利用能力以快速获得质量较高的解,在解质量难以提高时再使用自适应性轮盘赌选择方法帮助算法跳出局部极值。在权重变化的动态旅行商问题上的实验证明,所提新策略优于其它蚁群优化算法及变体。

求旅行商问题的幂律变换优化蚁群算法

为解决旅行商问题,依据蚁群系统在蚁群算法中的优化,提出一种基于幂律变换的优化蚁群算法。首先,利用幂律变换优化蚁群算法以改善信息素局部更新公式;然后,在状态转移中使用幂律变换种群走过每条路径的次数,并通过归一化处理来分析信息素局部更新所造成的影响,以加快模型收敛速度;最后,随机加入莱维飞行对全局信息素进行扰乱,防止模型过早陷入局部最优。经过TSPLAB数据库提供的大量实例验证,幂律变换优化蚁群算法在保持较快收敛速度的基础上,能有效避免模型过早陷入局部最优。

基于量子蚁群算法的旅行商问题求解及算法评估

量子蚁群算法是一种将量子理论与传统蚁群算法结合的高效生物进化算法,主要应用于故障诊断、路径规划、图像分割等问题的优化.基于传统蚁群算法的流程,介绍量子蚁群算法中的量子理论基础以及量子理论如何应用于蚁群算法.通过若干旅行商问题实例分析量子蚁群算法较传统蚁群算法的优势.针对目前研究多以离散指标来评估不同算法、难以直观显示不同算法综合差别的问题,提出一种综合评估算法搜索效率的方法,成功应用于量子蚁群算法和传统蚁群算法的对比,具有一定的实践意义.

蚁群算法在求解旅行商问题中的应用综述

旅行商问题作为组合优化研究中最具挑战的问题之一,自被提出以来就引起了学术界的广泛关注并提出了大量的方法来解决它.蚁群算法是求解复杂组合优化问题的一种启发式仿生进化算法,是求解旅行商问题的有效手段.本文分别介绍蚁群算法中几个有代表性的算法,综述了蚁群算法的改进、融合和应用的文献研究进展,以评价近年来不同版本的蚁群算法为解决旅行商问题的发展和研究成果,并针对改进蚁群算法结构框架、算法参数的设置及优化、信息素优化和混合算法等方面,对现被提出的改进算法进行了分类综述.对蚁群算法在未来对旅行商问题及其他不同领域的研究内容和研究热点的进一步发展提供了展望和依据.

结合竞争交互策略和淘汰重组机制的异构多蚁群算法

针对传统的蚁群算法在解决旅行商问题时(traveling salesman problem,TSP)存在着收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了一种结合竞争交互策略和淘汰重组机制的异构多蚁群算法。建立一个异构多种群系统,算法采用竞争交互策略,根据不同时期各种群的汉明距离来自适应的调节交互周期;并利用竞争系数来差异化匹配交互对象,经过匹配后的交互对象之间通过最优解和信息素矩阵进行交互,通过该机制实现了算法收敛速度和多样性的平衡。算法采用了淘汰重组机制,会定期对寻优能力差的种群进行淘汰与重组,以加快算法的求解精度。采用多组不同规模的TSP算例进行仿真实验,结果表明,该算法在提高求解精度和收敛速度方面表现更优。

融合熵聚类和增广变邻策略的蚁群优化算法

针对蚁群算法求解大规模旅行商问题时存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出一种融合熵聚类和增广变邻策略的蚁群优化算法。首先提出融合信息熵的聚类策略,利用熵确定最佳截断距离对数据集进行合理划分;通过求解每个子簇形成初始路径,并为全局寻优提供导向信息素,从而提升收敛速度。其次提出增广变邻策略,将蚂蚁分为爬行蚁和滑翔蚁,滑翔蚁引入的增广变邻策略在迭代后更新节点和邻居信息素,而且通过邻居数量随最优解质量动态匹配,来强化邻居节点探索,以平衡收敛速度与解的质量。当算法陷入停滞时,利用路径相似性机制平滑非公共路径信息素,帮助算法跳出局部最优。通过对旅行商问题数据集进行实验仿真表明,所提算法有效平衡了收敛速度与解的精度,尤其对于大规模问题,显著提高了解的质量。

融合自适应聚类与母蚁引导策略的蚁群算法

针对蚁群算法在求解较大规模旅行商问题时,容易出现陷入局部最优、收敛速度较慢的情况,提出一个融合自适应聚类与母蚁引导策略的蚁群算法(AMACS)。在自适应聚类中,使用改进的聚类方法,利用最大最小距离与类密度的思想,通过自适应聚类策略,获得最佳聚类结果,并快速获得各个类的优化解;利用近邻原则,将相邻的类进行蛛网融合,从而有效提高了初始解的精度。通过母蚁引导策略对初始解进行优化,其中母蚁引导策略包括路径诱导与信息素优化两个部分:路径诱导将初始解设定为第一代的解,提高了算法的稳定性;信息素优化通过对初始解路径进行信息素激励,提高了解的精度。使用随机重组策略对信息素进行重组以及随机激励,使算法尽量跳出局部最优,提高了算法的精度。实验结果表明,提出的算法在求解大规模旅行商问题时,不仅保证了解的精度,而且提高了算法的稳定性。

结合评估奖惩机制和邻域动态退化的协同蚁群算法

针对蚁群算法在求解旅行商问题中出现收敛速度慢以及易陷入局部最优等问题,提出一种结合评估奖惩机制和邻域动态退化的协同蚁群算法。根据路径评估值将路径划分为活跃路径和舍弃路径,以路径评估值作为权重对两类路径采取不同的信息素奖惩策略,加快算法的收敛速度。采用邻域动态退化策略,利用邻域半径将城市集分为探索区和退化区,自适应缩小蚂蚁的搜索范围,通过保留概率动态保留部分退化区中的城市,结合探索区中的城市一并计算状态转移概率,平衡算法的收敛速度和种群的多样性。采取种间协同进化机制,根据Tanimoto相关系数确定种群间的交互周期,并在算法的不同阶段选择合适的交互方式帮助算法跳出局部最优,提高算法的求解精度,达到种群间有效交流的目的。

基于信息熵的改进蚁群算法求解TSP问题

针对蚁群算法求解精度低、易陷入局部最优的缺点,提出一种基于信息熵的自适应改进蚁群算法。通过算法自身特性定义结合熵值对种群参数进行自适应优化;采用分组合作的信息素更新策略,通过较活跃性个体引导整个种群,扩大搜索范围;通过对较优路径的奖励,平衡收敛速度和搜索范围之间的关系;在种群信息熵过低时,加入局部搜索策略,进一步提高算法精度。实验结果表明,相较于蚁群算法,改进算法具有较好的求解精度以及跳出局部最优的能力。

基于空间聚焦机制的混沌随机蚁群算法

为了提高蚁群算法在大规模旅行商问题上的性能,本文提出了一种基于空间聚焦机制的混沌随机蚁群算法(CRACS)。首先,使用空间聚焦机制将旅行商问题划分为几个子类;其次,提出了一种改进混沌随机蚁群算法来求解子类;最后,将各个子类路线进行聚焦,选择最优连接路线动态连接各个子类,形成旅行商问题的最优解决方案。本文选取不同规模的典型旅行商问题进行了仿真实验,实验结果表明本文提出的算法在大规模问题上具有优秀的性能,相比于其他智能算法具有更优质的解和更快的搜索速度。

基于混合人工蜂群算法和A^(*)算法的求解旅行商问题算法

针对旅行商问题(travel salesman problem,TSP),基于群智能优化算法的人工蜂群算法(artificial bee colony,ABC)可以较为有效地解决并规划出一条合理的路线。ABC算法的优点在于将优化求解的过程转化为模仿蜂群采蜜的仿生行为,容易求得可行解。但是该算法依然存在着种群数量过多、速度较慢的缺点。分析了ABC算法的模型并对更新策略进行了改进,在ABC算法得到初始解的路径点后再使用A-star算法进行优化,通过将两种算法组合的方式进行改进。实验证明在解决TSP的路径规划中,整体的路径表现更优,且减少了冗杂的迭代更新,提升了算法的效果。

基于蚁群算法的用户个性化行程推荐算法设计

本文通过模拟蚂蚁觅食的集体智能行为,结合用户反馈机制,设计了一套行程生成与优化机制。实验结果显示,该方法能够在考虑用户喜好、时间预算和景点分布等多项约束因素的基础上,快速、稳定地生成满足用户需求的个性化旅行路线,有效地提高了旅行规划的效率和质量。此外,通过引入用户实时反馈,进一步优化了算法性能,展现了良好的应用前景。

基于多粒度的旅行商问题描述及其蚁群优化算法

针对蚁群算法在求解大规模旅行商问题(Traveling Salesman Problems,TSP)中时间性能方面的不足,提出了一种快速的求解算法.首先,从TSP问题描述入手,给出了一种新的多粒度的问题描述模型;然后,基于该模型,设计了包括基于密度聚类的粒度划分、粗粒度的蚁群寻优、粒度间的连接、细粒度的蚁群寻优、粒度间可行解的合成以及循环分段优化6个阶段在内的求解算法.算法的复杂度分析及在中、大规模TSP问题上的实验表明:本算法的时间性能不仅比经典的蚁群算法有显著的提高,而且与近年来的一些同类算法相比也具有一定的优势,显示了快速求解大规模TSP问题的能力.

基于改进蚁群算法的旅游园区观光路径规划优化

旅游园区智能导航系统的设计一般采用蚁群算法规划路径,综合考虑每个景点的线路距离、地理位置等因素,为不同年龄段的游客推荐不同的观光线路;但经典的蚁群算法在解决路径规划问题上容易陷入局部最优,且存在规划效率低下和收敛速度慢等问题。为此,文章采用经典蚁群算法和遗传算法相结合的改进蚁群算法来提高园区智能导航系统观光路径规划效率。首先,利用遗传算法采用交叉和变异的策略产生寻找最优路径的初始信息素分布;再利用蚁群算法分别对算法中的启发函数、信息素更新机制、状态转移策略进行优化,从而求出旅行商问题最优解,进而优化线路。仿真实验结果显示,在α=1.5、β=3、ρ=0.5、Q=300、重复迭代250次的条件下,改进的蚁群算法在第87次迭代收敛,收敛路径距离为305.62 m;而经典蚁群算法在第196次迭代收敛,收敛距离为519.74 m。可见,改进的蚁群算法解决了经典蚁群算法存在的收敛慢和路线规划距离长等缺陷,在寻找最优解的问题上获得了更高的速率,提高了线路规划的效率。

改进的蚁群与粒子群混合算法求解旅行商问题

针对蚁群算法在求解旅行商问题时易陷入局部最优,且寻优速度慢的问题,提出改进的蚁群与粒子群混合算法用于求解旅行商问题。在初始阶段,改进算法采用贪婪算法初始化粒子,生成信息素分布。在迭代运行过程中,采用改进蚁群算法的信息素更新方式,增加信息素调节算子。同时,采取与全局最优粒子自适应交叉变异策略,根据粒子适应度值的变化采取对粒子位置的更新。通过对TSPLIB标准库中5个实例进行仿真测试,结果表明,改进的算法能有效避免陷入局部最优,具有较快的收敛速度和较高收敛精度。为求解旅行商问题提供一种有效的方法。

一种快速求解旅行商问题的蚁群算法

蚁群优化是一种元启发式的随机搜索技术,是目前解决组合优化问题最有效的工具之一.将信息素更新和随机搜索机制的改进相结合,提出一种快速求解旅行商问题的蚁群算法.首先给出了一种新的信息素增量模型,以体现蚂蚁在不同路径上行走时所产生的信息素差异;然后以蚂蚁经过的路径(直线段)作为信息素扩散浓度场的信源,改进了信息素扩散模型,强化了蚂蚁间的协作和交流;最后采用较低复杂度的变异策略对迭代的结果进行优化.在大量通用数据集上的实验表明,该算法不仅能获得更好的最优解,而且收敛速度有显著的提高.

基于互信息的混合蚁群算法及其在旅行商问题上的应用

为了提高蚁群算法的求解性能,从医学图像配准算法的思想出发,提出了一种基于互信息相似度的混合蚁群算法.为了表示最优路径和待配准路径之间的互信息熵,在蚁群算法的概率算子中增加了一个新的相似度影响因子,从而可以增加原算法的全局搜索能力,同时可以加速算法在解空间的搜索速度.将该算法应用在旅行商问题上,根据旅行商问题的特定环境,对混合蚁群算法的算式进行了一定程度的化简,使得算法在解决此类问题时,相应的时间复杂度降低.通过实验与多种传统算法进行对比,结果表明该改进算法在求解性能和跳出局部最小解方面都有一定程度的提高.

改进蚁群算法在旅行商问题中的应用

蚁群算法作为新兴的仿生算法,虽已成功应用到解决旅行商问题(TSP)等组合优化问题中,但仍有易于出现局部最优、搜索时间长等缺点。在阐述基本蚁群算法原理、分析蚁群算法信息素新特点的基础上,提出新的更新信息素的方法,并应用于TSP当中,目的是避免蚁群算法出现早熟现象、更合理地运用蚂蚁留下的信息素、改进算法并将其运用于优化TSP的解。通过仿真实验,将其数据与笔者先前研究进行比较,从而证实改进的蚁群算法的解更优,搜索全局最优解的能力更强,同时也验证了该算法的实用性及高效性。

改进的蚁群遗传算法求解旅行商问题

在改进蚁群算法优化问题的研究中,针对遗传算法收敛速度过慢的问题,将蚁群算法与遗传算法相结合,首先利用信息素的蚁群算法的快速收敛特性,得到一次寻优结果作为遗传算法的初始种群,同时对传统遗传算法的基本遗传算子做出改进,结合形成一种新的算法模型,应用于求解旅行商问题。对三种模型分别设计程序实现仿真,采用两组实验数据,对三种算法求解旅行商问题的结果进行模拟与对比分析。实验结果表明改进的蚁群遗传结合算法可以有效地解决旅行商问题,在求解效率和求解质量上都取得很好的效果。